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內容簡介

　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》是Introduction to Computational Biology的中文譯著，《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》的意圖是針對有數學技能的人介紹令人著迷的生物數據和問題，並建立更實際的生物數學的基礎。
　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》共分15章，其中第1章介紹分子生物學的基本常識，第2-4章介紹限製圖譜和多重圖譜，第5、6章研究剋隆和剋隆圖譜，第7章討論DNA序列相關的話題，第8-11章是共同模式下序列比較問題，第12章涉及序列中模式計數的統計問題，第13章敘述RNA二級結構的數學化論述，第14章給齣有關序列的進化曆史，書末第15章給齣某些關鍵文獻的原始齣處。
　　《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》結構完整，內容更新、更全麵，《生物數學叢書 計算生物學導論：圖譜、序列和基因組》適閤高等院校數學和生物專業的高年級大學生、研究生和教師閱讀參考，也適閤科研單位的研究人員參考。

內頁插圖

目錄

《生物數學叢書》序
前言
數學符號

第0章 引言
0．1 分子生物學
0．2 數學，統計和計算機科學

第1章 分子生物學一些知識
1．1 DNA和蛋白
1．1．1 雙螺鏇結構
1．2 中心定理
1．3 遺傳密碼
1．4 轉化RNA和蛋白序列
1．5 基因不簡單
1．5．1 開始與停止
1．5．2 基因錶達的控製
1．5．3 割裂基因
1．5．4 跳躍基因
1．6 生物化學
問題

第2章 限製圖譜
2．1 引言
2．2 圖
2．3 區間圖
2．4 片段大小的度量
問題

第3章 多重圖譜
3．1 雙消化問題
3．1．1 雙消化問題的多重解
3．2 多重解分類
3．2．1 反射性
3．2．2 重疊等價
3．2．3 重疊尺寸等價
3．2．4 更多的圖論知識
3．2．5 從一條路到另一條路
3．2．6 限製圖譜及邊界塊圖
3．2．7 限製圖譜的盒變換
3．2．8 -個例子
問題

第4章 求解DDP的算法
4．1 算法和復雜性
4．2 DDP是NP完全的
4．3 解DDP的方法
4．3．1 整數規劃
4．3．2 劃分問題
4．3．3 TSP
4．4 模擬退火法：TSP和DDP
4．4．1 模擬退火法
4．4．2 TSP
4．4．3 DDP
4．4．4 環狀圖譜
4．5 用真實數據作圖
4．5．1 使數據符閤圖
4．5．2 圖譜算法
問題

第5章 剋隆與剋隆文庫
5．1 有限的隨機剋隆數
5．2 完全消化的文庫
5．3 部分消化的文庫
5．3．1 可剋隆基的組分
5．3．2 采樣、方法1
5．3．3 設計部分消化文庫
5．3．4 Poisson近似
5．3．5 獲得所有片段
5．3．6 最大錶達度
5．4 每個微生物中的基因組
……

第6章 物理基因組圖譜：海洋、島嶼和錨
第7章 序列裝配
第8章 數據庫和快速序列裝配
第9章 動態規劃、兩個序列比對
第10章 多重序列比對
第11章 序列比對用到的概率和統計
第12章 有關序列模式的概率與統計
第13章 RNA二級結構
第14章 樹和序列
第15章 來源與展望

參考文獻
附錄 問題解答和提示
索引

前言/序言

　　僅僅在1953年纔確定瞭著名的DNA雙螺鏇結構.自從那時起，齣現瞭一係列驚人的發現，闡明遺傳密碼僅僅是開始，瞭解基因和它們在真核生物，如人類基因組中不連續性的細節，已經導緻能夠研究和操作Mendel的抽象概念——基因本身，學會越來越快地閱讀遺傳材料使我們能夠試圖解讀整個基因組，像我們正在接近21世紀一樣，我們也正在接近生物學不可思議的新紀元。
　　分子生物學的革新率驚心動魄.一代人為寫博士論文必須煞費苦心掌握的實驗技術，對現代大學生來說成為例行實驗.數據的積纍已經使建立國際核酸、蛋白質、單個生物體，甚至染色體的數據庫成為必要.粗略地度量核酸數據庫的大小進展過程成指數增長，從而新的學科（如果這樣說太自大瞭）：生物學和信息科學結閤的新的專門領域正在不斷産生.在巨大的數據庫中尋找相關事實和假設，對生物學來說變得非常重要，這本書是關於生物學數據庫，特彆是關於序列和染色體的數學結構的。
　　數學書名趨嚮於簡潔、隱匿的觀點，而生物學的書名通常比較長，包含的信息多，相當於數學傢給齣的簡單摘要，相應地，生物學傢的摘要有數學傢引言的長度和細節.為瞭努力填補到目前為止幾乎孤立的兩種文化之間的鴻溝，我的書名反映瞭這些衝突的傳統.“計算生物學導論”是一個短書名，可以用作許多不同書的名字，書名的副標題“圖譜，序列和基因組”是讓讀者知道這本書是關於分子生物學應用的，即使這樣也太短，“計算生物學導論……”應該為“計算，統計和數學分子生物學……”。
　　在第1章詳細說過，打算讀本書的讀者應該學過概率和統計的基本課程，也應該掌握微積分.計算機科學中的算法和復雜性的概念也是有幫助的.至於生物學，大學入門課程也非常有用，是每個受教育的人在任何場閤都應該知道的材料，本書打算給具有數學技能的人介紹令人著迷的生物數據和問題，而不是給那些喜歡自己學科純潔又封閉的人，在如此迅速發展的學科中所做工作有立即變廢的重大危險.我已經試圖在我認為不大會改變的基礎上和那些會被明天更巧妙的技術淘汰的數據結構和問題之間建立一個平衡.例如，物理圖譜（如限製圖譜）的基本性質依1日重要.雖然20年來一直關心雙消化問題，它有變成過時的可能.序列裝配也容易受到技術的影響而發生許多改變.序列比較總是有意義的，並且動態規劃算法是一個好的簡單的框架，這些問題都可以嵌入其中，如此等等.我試圖介紹生物學引起的數學，但不完全，而且省略瞭一些重要的課題，構造進化樹值得寫一本書，到現在還沒有寫.蛋白結構是一個巨大的課題通常與數學無關，這裏沒有涉及，我試圖做的是給齣與基因組研究有關的一些有趣的數學。
　　對恰當確定與本書有關的研究領域的課題給予瞭很多關注.甚至，書的名字還沒處理好，數學生物學看起來並不滿意，一部分是由於更早時期的不幸，並且這種選擇相對計算生物學和信息學更窄.（如果後半部分名字成功，我希望它用法語發音.）更重要的是這個學科由哪些部分組成？有三種主要的見解：①它是生物學適當的子集和能滿足其需要的數學和計算機科學；②它是數學科學的子集，生物學是遙遠的動機所在；③有許多真正的交叉學科成分，具有生物學的原始動機的數學問題，而這些問題的解又給生物學實驗以提示，如此等等.我個人的觀點是，雖然最後一種是最值得鼓勵的行動，但所有這三種不僅是值得做而且是不可避免的和適當的做法.在建立和闡述數學知識時，我希望本書能幫助建立更實際的生物學中交叉學科的基礎。
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